• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.535-543
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• 2022

농업분야에서 드론을 활용하여 작물의 생육을 진단하고 정보를 영상으로 제공하고 있다. 들녘 단위에 대한 고해상도 드론 영상을 활용하는 경우 객체별 생육정보를 생산할 수 있으나 정확하게 작물을 탐지하고 인접한 객체를 효율적으로 구분하기 위한 작업이 요구된다. 본 연구에서는 작물 객체를 탐지하고 위치 정보를 추출하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적이다. 드론 다중분광영상과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 객체 탐지를 위한 알고리즘을 개발하였으며, 대상 작물은 가을배추로 선정하였다. 2018년~2020년까지 가을배추를 대상으로 정식 후 7일~15일 사이의 드론 영상을 취득하였으며, 2019년 영상 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 개발한 뒤 2018년, 2020년 영상을 기반으로 알고리즘 평가를 수행하였다. 분광반사도 기반 지수와 식생의 분광반사도 특성을 고려하여 식생 지역을 추출하였다. 이후 추출된 식생 지역에서 객체의 크기를 고려하여 팽창(Dilatation), 침식(Erosion), 이미지 분할 등과 같은 모폴로지(Morphology) 기법을 통해 객체 탐지 정확도를 향상시켰다. 개발된 객체 탐지 알고리즘의 정밀도는 95.19% 이상이었으며, 재현율과 정확도는 각각 95.4%, 93.68% 이상이었다. 객체 탐지 알고리즘의 F1-Score는 0.967 이상으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 알고리즘을 이용하여 추출된 배추 객체 중심에 대한 위치 정보는 작물의 재배시기에 따라 영농단계별 의사결정 정보를 제공하기 위한 자료로써 활용될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.669-683
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• 2022

최근 20년간 산불의 빈도와 피해는 증가하는 경향이 있다. 산불에 효과적으로 대응하기 위해 산불 피해 규모와 범위 등 산불피해에 대한 정보를 잘 관리할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 VIIRS 위성 영상을 이용하여 대형 산불의 피해 범위에 대한 정보를 빠른 주기로 추출하는 방법을 제시하고자 하였다. 이를 위해 2022년 3월 동해안 산불이 발생한 시기에 한반도를 관측한 VIIRS 자료를 확보하여 영상화하였다. VIIRS 영상은 ISODATA 기법을 활용하여 무감독 분류하였다. 이후 그 결과를 연소 지역과 화염의 위치의 관계를 이용하여 재분류하여 산불피해 범위를 추출하였다. 추출 결과는 검증 및 비교자료와 비교하였다. 비교 결과, 대형 산불의 경우 VIIRS 영상을 분류하여 추출한 것이 산불발생자료를 통해 추정한 것보다 더 정확한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 확인한 산불피해 범위 추출 방법은 산불 관리를 위한 피해 범위자료를 만드는 데 사용할 수 있다. 본 연구 방법을 자동화한다면 VIIRS 기반의 일별 산불피해 모니터링이 가능할 수 있을 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.692-703
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• 2021

최근 컴퓨터 그래픽 기술의 발전으로 현실의 객체를 더욱 사실적인 가상의 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 3차원 공간 좌표와 색 정보 등을 포함하는 수많은 점을 사용해 3차원 객체를 표현하는 기술로 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터를 사용하고 데이터 처리에 더욱 복잡한 연산이 필요하므로 포인트 클라우드를 사용한 서비스를 제공하기 위해서는 거대한 데이터 저장 공간과 높은 성능의 연산 장치가 필요하다. 현재 국제 표준기구인 MPEG에서 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영한 다음 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. V-PCC 기술은 포인트 클라우드를 점유 맵 (Occupancy map), 기하 영상 (Geometry image), 속성 영상 (Attribute image) 등의 2차원 영상과 2차원 영상과 3차원 공간 사이의 관계를 알려주는 보조 정보를 사용해 압축한다. 복호화된 포인트 클라우드의 밀도를 높이거나 객체를 확대할 때, 일반적으로 3차원 연산을 사용하지만 연산 방식이 복잡하고 많은 시간을 소모하며 새로운 포인트의 정확한 생성 위치를 결정하기 힘들다는 한계가 존재한다. 이에 본 논문은 V-PCC의 포인트 클라우드가 투영된 영상에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용해 적은 연산으로 보다 정확한 추가 포인트 클라우드를 생성하는 방안을 제안한다.

• 지역연구
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• 제38권4호
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• pp.45-58
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• 2022

본 연구는 10여 년의 역사를 지니고 국제학교의 계기가 된 인천 송도국제학교를 대상으로 국제학교 입지가 아파트 매매 및 전월세 가격에 미치는 영향요인 비교·분석이다. 개교 후 10년이 경과한 최근 시점에서 국제학교 인근지역 아파트를 매매시장과 전월세시장으로 구분하여 분석을 실시한다. 계획도시로 설계된 송도국제도시를 공간적 범위로, 코로나 이후의 부동산 과열시기를 피해 상대적으로 부동산 안정기에 해당하는 2018-19년도를 시간적 분석기간으로 설정하였다. 국제학교 주변에 형성된 학원가와 국내외 대학의 송도캠퍼스 개교 등 '신 교육특구' 의 도시이미지를 고려하여 교육요인 변수를 추가하여 전통적 헤도닉 가격모형을 바탕으로 다중회귀모형을 적용하였다. 실증분석 결과, 첫째, 매매와 전월세의 가격결정요인에서 차이점이 확인되었다. 둘째, 국제학교 가격영향력이 다른 변수보다 매우 높게 나왔다. 셋째, 국제학교 영향력은 매매시장보다 전월세 시장에서 두드러지게 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1145-1156
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• 2022

대규모 해상풍력단지 개발을 위한 입지 적합성을 효과적으로 확보하기 위해서는 개발로 인한 환경영향을 최소화하고 사회적·생태적·경제적 핵심가치에 대한 편익 상충에 대한 분석이 필수적이다. 또한 해양공간계획상 타 용도구역과 충돌하지 않도록 입지 적정성에 대한 사전검토가 반드시 선행되어야 하며, 추가로 전남 해역 인근의 풍력자원을 포함한 국지적인 기상 특성 분석도 사업타당성 조사 이전에 수행되어야 할 필요가 있다. 이에 영광군 안마도 인근 왕등여에 설치된 기상탑의 관측자료를 활용하여 풍력자원분석을 수행하였고, 해상풍력 단지 입지 관련 지리적 제약조건을 배제한 후 최적 입지구역을 선정하였다. 또한, 국지적 풍력자원 특성에 적합한 풍력단지 최적배치 결과를 WindSim 기반으로 도출하여 연간발전량을 산출하였으며, 향후 해상풍력 프로젝트의 입지발굴 및 적합지 선정에 기초연구자료로 활용하고자 한다.

• 미래기술융합논문지
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• 제1권2호
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• pp.11-17
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• 2022

본 연구는 X선 검사실에서 환자와 함께 있어야 하는 상황에 의료종사자가 최소한의 선량을 받을 수 있는 위치를 알아보고자 한다. RQR 표준 선질을 설정하기 위해 가로, 세로 10 cm인 Al 1.5 mm의 부가여과판을 X선관에 부착하였다. 부가여과판은 Al 0.9 mm, Cu 0.3 mm, Ni 0.3 mm를 사용하였다. Acrylic Phantom은 각각 13.1 cm, 18.5 cm, 21.2 cm으로 설정하여 피사체 두께를 달리하였다. 그 결과 Al 0.9 mm를 사용하였을 때 Acrylic Phantom 13.1 cm의 anode low 50 cm 위치가 1853 nSv로 산란선의 영향을 가장 많이 받았고, Cu 0.3 mm를 사용하였을 때 Acylic Phantom 두께 13.1 cm의 anode low 150 cm 위치가 173 nSv로 산란선의 영향을 가장 적게 받았다. 본 연구로 X선관과 멀어질수록 공간산란선량이 감소되는 것을 확인하였다. 향후 산란선량의 피폭에 대한 더 많은 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제25권2호
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• pp.23-38
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• 2022

This study investigates the characteristics and physical habitat requirements for each Bufo gargarizans life history through a literature survey. After deriving variables for each component of Bufo gargarizans, in order to reduce regional deviations from eight previously studied literature research areas for deriving the criteria for variables, a total of 12 natural habitats of Bufo gargarizanss are selected as spatial ranges by selecting four additional sites such as Umyeonsan Ecological Park in Seoul, Wonheungibangjuk in Cheongju in the central region, Changnyeong Isan Reservoir in the southern region, and Mangwonji in Daegu. This study presents Bufo gargarizans SI, a species endemic to Korea, whose population is rapidly declining due to large-scale housing site development and road development, and develops a Bufo gargarizans HSI model accordingly to improve the function of the damaged Bufo gargarizans habitat and to present an objective basis for site selection of alternative habitat. At the same time, it provides basic data for adaptive management and follow-up monitoring. The three basic habitat requirements of amphibians, the physical habitat requirements of Bufo gargarizans, synthesized with shelter, food, and water, and the characteristics of each life history, are classified into five components by adding space and threats through literature research and expert advice. Variables are proposed by synthesizing and comparing the general characteristics of amphibians, among the previously studied single species of amphibians, the components of HSI of goldfrogs and Bufo gargarizans, and the ecological and physical environmental characteristics of Bufo gargarizans. Afterwards, through consultation with an amphibian expert, a total of 10 variables are finally presented by adjacent forest area(ha), the distance between spawning area and the nearest forest land(m), the soil, the distance from the wetland(m), the forest layered structure, the low grassland space, the permanent wetland area(ha), shoreline slope(%), PH, presence of predators, distance from road(m), presence or absence of obstacles. n order to derive the final criteria for each of the 10 variables, the criteria(alternative) for each variable are presented through geographic information analysis of the site survey area and field surveys of the previously studied literature research area. After a focus group interview(FGI) of 30 people related to the Bufo gargarizans colony in Cheongju, a questionnaire and in-depth interviews with three amphibians experts are conducted to verify and supplement the criteria for each final variable. Based on the finally developed Bufo gargarizans HSI, the Bufo gargarizans habitat model is presented through the SI graph model and the drawing centering on the Bufo gargarizans spawning area

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.77-82
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• 2023

본 논문은 농림축산식품부에서 구축한 농경지 전자지도인 팜맵을 딥러닝을 이용하여 농경지 속성정보인 논, 밭, 인삼, 과수, 시설, 비경지의 속성 정보를 판독하는 방안을 제안한다. 팜맵은 항공 및 위성 영상을 이용하여 현실 세계의 농경지를 디지털화하여 작물 생산 현황 파악과 드론 운영에 공간정보로 활용되고 있으며, 판독 매뉴얼을 작성하여 매년 사람을 통해 농경지의 경계를 구획하고 속성을 판독하여 갱신한다. 사람을 통한 농경지 속성판독은 사람의 판독 역량과 경험에 따라 차이를 보이며, 판독 오류는 예산과 공간적 시간적 한계로 직접 현장에 갈 수 없어 현실적으로 검증이 쉽지 않다. 팜맵은 5가지의 농경지 속성의 이미지에 해당 객체의 위치 정보와 클래스 정보를 가지고 있어 적합한 AI의 기법은 인스턴스 분할 모델인 ResNet50으로 실험을 진행하였으며, 딥러닝을 이용한 농경지 속성판독과 사람에 의한 속성판독 결과를 비교하여, 향후 다른 결과를 나타내는 속성판독에 집중하여 기술을 개발한다면 속성 오류를 줄이고 농경지 전자지도의 정확성 향상에 큰 역할을 할 것으로 기대된다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.30-31
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• 2009

Early detection of schedule delay in field construction activities is vital to project management. It provides the opportunity to initiate remedial actions and increases the chance of controlling such overruns or minimizing their impacts. This entails project managers to design, implement, and maintain a systematic approach for progress monitoring to promptly identify, process and communicate discrepancies between actual and as-planned performances as early as possible. Despite importance, systematic implementation of progress monitoring is challenging: (1) Current progress monitoring is time-consuming as it needs extensive as-planned and as-built data collection; (2) The excessive amount of work required to be performed may cause human-errors and reduce the quality of manually collected data and since only an approximate visual inspection is usually performed, makes the collected data subjective; (3) Existing methods of progress monitoring are also non-systematic and may also create a time-lag between the time progress is reported and the time progress is actually accomplished; (4) Progress reports are visually complex, and do not reflect spatial aspects of construction; and (5) Current reporting methods increase the time required to describe and explain progress in coordination meetings and in turn could delay the decision making process. In summary, with current methods, it may be not be easy to understand the progress situation clearly and quickly. To overcome such inefficiencies, this research focuses on exploring application of unsorted daily progress photograph logs - available on any construction site - as well as IFC-based 4D models for progress monitoring. Our approach is based on computing, from the images themselves, the photographer's locations and orientations, along with a sparse 3D geometric representation of the as-built scene using daily progress photographs and superimposition of the reconstructed scene over the as-planned 4D model. Within such an environment, progress photographs are registered in the virtual as-planned environment, allowing a large unstructured collection of daily construction images to be interactively explored. In addition, sparse reconstructed scenes superimposed over 4D models allow site images to be geo-registered with the as-planned components and consequently, a location-based image processing technique to be implemented and progress data to be extracted automatically. The result of progress comparison study between as-planned and as-built performances can subsequently be visualized in the D4AR - 4D Augmented Reality - environment using a traffic light metaphor. In such an environment, project participants would be able to: 1) use the 4D as-planned model as a baseline for progress monitoring, compare it to daily construction photographs and study workspace logistics; 2) interactively and remotely explore registered construction photographs in a 3D environment; 3) analyze registered images and quantify as-built progress; 4) measure discrepancies between as-planned and as-built performances; and 5) visually represent progress discrepancies through superimposition of 4D as-planned models over progress photographs, make control decisions and effectively communicate those with project participants. We present our preliminary results on two ongoing construction projects and discuss implementation, perceived benefits and future potential enhancement of this new technology in construction, in all fronts of automatic data collection, processing and communication.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.1-7
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• 2023

본 논문에서는 구조물의 부분 변위값으로 전체 구조물의 변위 형상을 예측할 수 있는 인공지능 학습기법을 개발하였으며, 개발된 기술의 성능을 실험을 통해 평가하였다. 3차원 공간에서 변위 형상 및 노드 위치 좌표의 특성을 학습에 반영할 수 있는 Image-to-Image 변위 형상 학습과 위치 특징을 결합한 변위 상관 학습 방법을 제시하였다. 개발된 인공지능 학습방법의 성능을 평가하기 위해 목업 구조 실험을 진행하였고, 3D 스캔으로 측정한 변위값과 인공지능으로 예측한 결과를 비교하였다. 비교 결과 인공지능 예측 결과는 3D 스캔 측정 결과에 비해 5.6~5.9%의 오차율을 보여 적정 성능을 보였다.